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基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法
被引量：
1
1
作者
彭正红
杨德贵
+2 位作者
王行
王浩
朱政亮
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3452-3461,共10页
微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点。针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler,m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点,提出一种基于曲线趋势估计的分离算法。该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数...
微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点。针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler,m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点,提出一种基于曲线趋势估计的分离算法。该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数据,再基于曲线光滑性和插值法对曲线趋势进行精确估计并分离,最后利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法分解每条m-D曲线并计算相应的微动特性。仿真实验表明,所提算法能够在信噪比大于-15 dB条件下稳定分离m-D曲线,进而提取目标的微动特性。
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关键词
微动回波模型
曲线趋势估计
曲线
分离
变分模态分解
经验模态分解
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职称材料
题名
基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法
被引量：
1
1
作者
彭正红
杨德贵
王行
王浩
朱政亮
机构
中南大学航空航天学院
中南大学自动化学院
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3452-3461,共10页
基金
装备预研项目(61404130119)
中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(2020zzts764)资助课题。
文摘
微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点。针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler,m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点,提出一种基于曲线趋势估计的分离算法。该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数据,再基于曲线光滑性和插值法对曲线趋势进行精确估计并分离,最后利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法分解每条m-D曲线并计算相应的微动特性。仿真实验表明,所提算法能够在信噪比大于-15 dB条件下稳定分离m-D曲线,进而提取目标的微动特性。
关键词
微动回波模型
曲线趋势估计
曲线
分离
变分模态分解
经验模态分解
Keywords
micro-motion echo model
curve trend estimation
curve separation
variational mode decomposition(VMD)
empirical mode decomposition(EMD)
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法
彭正红
杨德贵
王行
王浩
朱政亮
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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